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  <title>第 6 章 {r threefactors-random-AB, echo=FALSE, fig.cap='A*B 交互效应均值', fig.align='center', fig.show='hold', message=FALSE, out.width='90%'} # knitr::include_graphics(rep('images/3factors-random-A*B.png')) # | 实验研究的设计及分析</title>
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<meta name="author" content="杨志宏" />



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<ul class="summary">
<li><a href="./">实验设计与统计分析</a></li>

<li class="divider"></li>
<li class="chapter" data-level="" data-path="index.html"><a href="index.html"><i class="fa fa-check"></i>前言</a></li>
<li class="chapter" data-level="1" data-path="intro.html"><a href="intro.html"><i class="fa fa-check"></i><b>1</b> 实验设计概述</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.1" data-path="intro.html"><a href="intro.html#实验设计发展趋势"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1</b> 实验设计发展趋势</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.1.1" data-path="intro.html"><a href="intro.html#实验室研究"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1.1</b> 实验室研究</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.1.2" data-path="intro.html"><a href="intro.html#社会研究"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1.2</b> 社会研究</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.1.3" data-path="intro.html"><a href="intro.html#多因素实验设计的特点"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1.3</b> 多因素实验设计的特点</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="1.2" data-path="intro.html"><a href="intro.html#实验设计中的基本概念"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2</b> 实验设计中的基本概念</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.2.1" data-path="intro.html"><a href="intro.html#因素与因素实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.1</b> 因素与因素实验设计</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.2" data-path="intro.html"><a href="intro.html#处理与处理水平的结合"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.2</b> 处理与处理水平的结合</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.3" data-path="intro.html"><a href="intro.html#主效应与交互作用"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.3</b> 主效应与交互作用</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.4" data-path="intro.html"><a href="intro.html#简单效应"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.4</b> 简单效应</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.5" data-path="intro.html"><a href="intro.html#处理效应和误差变异"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.5</b> 处理效应和误差变异</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.6" data-path="intro.html"><a href="intro.html#嵌套"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.6</b> 嵌套</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.7" data-path="intro.html"><a href="intro.html#方差分析"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.7</b> 方差分析</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="1.3" data-path="intro.html"><a href="intro.html#实验中各种变异的控制"><i class="fa fa-check"></i><b>1.3</b> 实验中各种变异的控制</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.3.1" data-path="intro.html"><a href="intro.html#使系统变异的效应最大"><i class="fa fa-check"></i><b>1.3.1</b> 使系统变异的效应最大</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.3.2" data-path="intro.html"><a href="intro.html#控制无关变异"><i class="fa fa-check"></i><b>1.3.2</b> 控制无关变异</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.3.3" data-path="intro.html"><a href="intro.html#使误差变异最小"><i class="fa fa-check"></i><b>1.3.3</b> 使误差变异最小</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="1.4" data-path="intro.html"><a href="intro.html#实验设计的分类"><i class="fa fa-check"></i><b>1.4</b> 实验设计的分类</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.4.1" data-path="intro.html"><a href="intro.html#完全随机随机区组和拉丁方实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>1.4.1</b> 完全随机、随机区组和拉丁方实验设计</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.4.2" data-path="intro.html"><a href="intro.html#单因素和多因素实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>1.4.2</b> 单因素和多因素实验设计</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.4.3" data-path="intro.html"><a href="intro.html#被试间被试内和混合实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>1.4.3</b> 被试间、被试内和混合实验设计</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2" data-path="basic.html"><a href="basic.html"><i class="fa fa-check"></i><b>2</b> 几种基本的实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="2.1" data-path="basic.html"><a href="basic.html#单因素完全随机实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1</b> 单因素完全随机实验设计</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.2" data-path="basic.html"><a href="basic.html#单因素随机区组实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>2.2</b> 单因素随机区组实验设计</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.3" data-path="basic.html"><a href="basic.html#单因素拉丁方实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>2.3</b> 单因素拉丁方实验设计</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.4" data-path="basic.html"><a href="basic.html#单因素重复测量实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>2.4</b> 单因素重复测量实验设计</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="3" data-path="onedouble.html"><a href="onedouble.html"><i class="fa fa-check"></i><b>3</b> 单组与双组实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="3.1" data-path="onedouble.html"><a href="onedouble.html#单组实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>3.1</b> 单组实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="3.1.1" data-path="onedouble.html"><a href="onedouble.html#单组后测实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>3.1.1</b> 单组后测实验设计</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.1.2" data-path="onedouble.html"><a href="onedouble.html#单组前后测实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>3.1.2</b> 单组前后测实验设计</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="3.2" data-path="onedouble.html"><a href="onedouble.html#双组实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2</b> 双组实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="3.2.1" data-path="onedouble.html"><a href="onedouble.html#双组前后测实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2.1</b> 双组前后测实验设计</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.2.2" data-path="onedouble.html"><a href="onedouble.html#双组延时实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2.2</b> 双组延时实验设计</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html"><i class="fa fa-check"></i><b>4</b> 两因素实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="4.1" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素完全随机实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>4.1</b> 两因素完全随机实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="4.1.1" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#前提条件"><i class="fa fa-check"></i><b>4.1.1</b> 前提条件</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.1.2" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#统计分析思路"><i class="fa fa-check"></i><b>4.1.2</b> 统计分析思路</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.1.3" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#spss中的实现"><i class="fa fa-check"></i><b>4.1.3</b> SPSS中的实现</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.1.4" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#spss-分析结果的解读"><i class="fa fa-check"></i><b>4.1.4</b> SPSS 分析结果的解读</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4.2" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素混合实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2</b> 两因素混合实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="4.2.1" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素混合实验设计的前提条件"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2.1</b> 两因素混合实验设计的前提条件</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2.2" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素混合实验的基本特点"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2.2</b> 两因素混合实验的基本特点</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2.3" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#分析思路"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2.3</b> 分析思路</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2.4" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素混合实验的spss实现"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2.4</b> 两因素混合实验的SPSS实现</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2.5" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素混合实验分析结果的解读"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2.5</b> 两因素混合实验分析结果的解读</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4.3" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素重复测量实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>4.3</b> 两因素重复测量实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="4.3.1" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素重复测量实验设计的前提条件"><i class="fa fa-check"></i><b>4.3.1</b> 两因素重复测量实验设计的前提条件</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.3.2" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素重复测量实验的基本特点"><i class="fa fa-check"></i><b>4.3.2</b> 两因素重复测量实验的基本特点</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.3.3" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素重复测量实验的spss数据分析"><i class="fa fa-check"></i><b>4.3.3</b> 两因素重复测量实验的SPSS数据分析</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.3.4" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#两因素重复测量实验分析结果的解读"><i class="fa fa-check"></i><b>4.3.4</b> 两因素重复测量实验分析结果的解读</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4.4" data-path="towfactors.html"><a href="towfactors.html#小结"><i class="fa fa-check"></i><b>4.4</b> 小结</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="5" data-path="threefactors.html"><a href="threefactors.html"><i class="fa fa-check"></i><b>5</b> 三因素实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="5.1" data-path="threefactors.html"><a href="threefactors.html#三因素完全随机实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>5.1</b> 三因素完全随机实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="5.1.1" data-path="threefactors.html"><a href="threefactors.html#前提条件-1"><i class="fa fa-check"></i><b>5.1.1</b> 前提条件</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.1.2" data-path="threefactors.html"><a href="threefactors.html#统计分析思路-1"><i class="fa fa-check"></i><b>5.1.2</b> 统计分析思路</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.1.3" data-path="threefactors.html"><a href="threefactors.html#在-spss-中的实现及结果解读"><i class="fa fa-check"></i><b>5.1.3</b> 在 SPSS 中的实现及结果解读</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="6" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><i class="fa fa-check"></i><b>6</b> <code>{r threefactors-random-AB, echo=FALSE, fig.cap='A*B 交互效应均值', fig.align='center', fig.show='hold', message=FALSE, out.width='90%'} # knitr::include_graphics(rep('images/3factors-random-A*B.png')) #</code></a><ul>
<li class="chapter" data-level="6.1" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#重复测量一个因素的三因素混合实验"><i class="fa fa-check"></i><b>6.1</b> 重复测量一个因素的三因素混合实验</a><ul>
<li class="chapter" data-level="6.1.1" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#重复测量一个因素的三因素混合实验的前提条件"><i class="fa fa-check"></i><b>6.1.1</b> 重复测量一个因素的三因素混合实验的前提条件</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.1.2" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#重复测量一个因素的三因素混合实验的统计分析思路"><i class="fa fa-check"></i><b>6.1.2</b> 重复测量一个因素的三因素混合实验的统计分析思路</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.1.3" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#在-spss-中的实现及结果解读案例"><i class="fa fa-check"></i><b>6.1.3</b> 在 SPSS 中的实现及结果解读案例</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="6.2" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#重复测量两个因素的三因素混合实验"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2</b> 重复测量两个因素的三因素混合实验</a><ul>
<li class="chapter" data-level="6.2.1" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#重复测量两个因素的三因素混合实验的前提条件"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2.1</b> 重复测量两个因素的三因素混合实验的前提条件</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.2.2" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#重复测量两个因素的三因素混合实验的统计分析思路"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2.2</b> 重复测量两个因素的三因素混合实验的统计分析思路</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.2.3" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#在-spss-中的实现及结果解读案例-1"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2.3</b> 在 SPSS 中的实现及结果解读案例</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="6.3" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#三因素重复测量的实验设计"><i class="fa fa-check"></i><b>6.3</b> 三因素重复测量的实验设计</a><ul>
<li class="chapter" data-level="6.3.1" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#三因素重复测量的前提条件"><i class="fa fa-check"></i><b>6.3.1</b> 三因素重复测量的前提条件</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.3.2" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#三因素重复测量实验的统计分析思路"><i class="fa fa-check"></i><b>6.3.2</b> 三因素重复测量实验的统计分析思路</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.3.3" data-path="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html"><a href="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig-capab-交互效应均值-fig-aligncenter-fig-showhold-messagefalse-out-width90-knitrinclude-graphicsrepimages3factors-random-ab-png.html#在-spss-中的实现及结果解读案例-2"><i class="fa fa-check"></i><b>6.3.3</b> 在 SPSS 中的实现及结果解读案例</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="" data-path="references.html"><a href="references.html"><i class="fa fa-check"></i>参考文献</a></li>
<li class="divider"></li>
<li><a href="https://bookdown.org" target="blank">本书由 bookdown 强力驱动</a></li>

</ul>

      </nav>
    </div>

    <div class="book-body">
      <div class="body-inner">
        <div class="book-header" role="navigation">
          <h1>
            <i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i><a href="./">实验研究的设计及分析</a>
          </h1>
        </div>

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          <div class="page-inner">

            <section class="normal" id="section-">
<div id="r-threefactors-random-ab-echofalse-fig.capab-交互效应均值-fig.aligncenter-fig.showhold-messagefalse-out.width90-knitrinclude_graphicsrepimages3factors-random-ab.png" class="section level1">
<h1><span class="header-section-number">第 6 章</span> <code>{r threefactors-random-AB, echo=FALSE, fig.cap='A*B 交互效应均值', fig.align='center', fig.show='hold', message=FALSE, out.width='90%'} # knitr::include_graphics(rep('images/3factors-random-A*B.png')) #</code></h1>
<p>接下来，复制原有语句，在语法命令中，加入<code>EMMEANS</code>语句进行简单效应检验：</p>
<pre class="spss"><code>UNIANOVA 成绩 BY A B C
  /METHOD=SSTYPE(3)
  /INTERCEPT=INCLUDE
  /EMMEANS = TABLES(A*B) COMPARE (B) ADJ(SIDAK)
  /EMMEANS = TABLES(A*C) COMPARE (C) ADJ(SIDAK)
  /PRINT DESCRIPTIVE HOMOGENEITY
  /CRITERIA=ALPHA(.05)
  /DESIGN=A B C A*B A*C B*C A*B*C.</code></pre>
<p>其中，<code>/EMMEANS = TABLES(a*b) COMPARE(b) ADJ(SIDAK)</code>的功能为，在 a 的各水平上，检验 b 变量不同水平差异的显著性。计算结果如下：</p>
<div class="figure" style="text-align: center"><span id="fig:threefactors-random-AB-pc"></span>
<img src="images/3factors-random-ab-pairwisecomparisons.png" alt="A*B 配对比较结果" width="90%" />
<p class="caption">
图 6.1: A*B 配对比较结果
</p>
</div>
<p>上表显示，当被试使用联想策略时，无干扰条件下的记忆成绩高于有干扰条件下的记忆成绩，差异具有统计显著性。…………。</p>
<div id="简单简单效应分析" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.0.0.1</span> 简单简单效应分析</h4>
<p>通过绘制均值图，可更直观地显示 ABC 简单简单效应的检验结果：</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>选择<code>分析</code>下的<code>一般线性模型</code>，再选<code>单变量</code>方差分析。</li>
<li>根据研究假设，分别确定因变量和固定变量。</li>
<li>点击图，选定 A 为横坐标，B 为独立拆线，C 为 独立图标，单击添加；重复其它两种组合，添加。</li>
<li>其它不变，运行分析程序。</li>
</ol>
<p>部分结果如下：</p>
<div class="figure" style="text-align: center"><span id="fig:threefactors-random-ABC"></span>
<img src="images/3factors-random-abc.png" alt="在 A 水平下 BC 交互效应检验均值图" width="90%" />
<p class="caption">
图 6.2: 在 A 水平下 BC 交互效应检验均值图
</p>
</div>
<p>接下来，复制原有语句，在语法命令中，加入<code>EMMEANS</code>语句进行简单效应检验：</p>
<pre class="spss"><code>UNIANOVA 成绩 BY A B C
  /METHOD=SSTYPE(3)
  /INTERCEPT=INCLUDE
  /PLOT = PROFILE(B*C*A C*A*B A*B*C)
  /EMMEANS = TABLES(A*B*C) COMPARE (C) ADJ(SIDAK)
  /EMMEANS = TABLES(B*C*A) COMPARE (A) ADJ(SIDAK)
  /EMMEANS = TABLES(C*A*B) COMPARE (B) ADJ(SIDAK)
  /PRINT DESCRIPTIVE HOMOGENEITY
  /CRITERIA=ALPHA(.05)
  /DESIGN=A B C A*B A*C B*C A*B*C.</code></pre>
<p>其中，<code>/EMMEANS = TABLES(A*B*C) COMPARE(C) ADJ(SIDAK)</code>的功能为，在 A 的各水平上，进行<code>B*C</code>交互效应检验，在 AB 各自水平确定的条件下，进行 C 因素个水平之间的比较。对应图形为<code>B*C*A</code>。计算结果节选如下：</p>
<div class="figure" style="text-align: center"><span id="fig:threefactors-random-abc-pc"></span>
<img src="images/3factors-random-abc-pc.png" alt="在 A 水平下 B*C 交互效应检验配对比较" width="90%" />
<p class="caption">
图 6.3: 在 A 水平下 B*C 交互效应检验配对比较
</p>
</div>
<p>上表显示，当被试使用联想策略时，无干扰条件下，被试对实物图片的记忆成绩优于对图形图片的记忆成绩，具有非常高的统计显著性差异（<span class="math inline">\(P=0.000,P&lt;0.001\)</span>)；按照表格的顺序，分别叙述剩下的组合…………。</p>
</div>
<div id="重复测量一个因素的三因素混合实验" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">6.1</span> 重复测量一个因素的三因素混合实验</h2>
<p>这种实验设计中，重复测量的是被试内变量 B（假设水平数为 q），如材料长短、材料类型等等。其它两个自变量为被试间变量 A（假设水平数为 p）、C（假设水平数为 r），取 N 名被试，随机分配到由被试间变量处理水平结合的 <span class="math inline">\(p \times r\)</span> 个实验组中，每位被试接受 q 个不同水平的实验处理，最终就是一个<span class="math inline">\(p \times q \times r\)</span>的重复测量一个因素的三因素混合实验设计。</p>
<div id="重复测量一个因素的三因素混合实验的前提条件" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">6.1.1</span> 重复测量一个因素的三因素混合实验的前提条件</h3>
<p>如果被试内变量只有 2 个水平，则只进行标准的一元方差分析，否则进行多元方差分析。</p>
<div id="一元方差分析的假设前提" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.1.1.1</span> 一元方差分析的假设前提</h4>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>因变量在每个实验单元内部都为正态分布，否则要求每个单元格 15 人以上才可以提高方差分析结果的可信度。</li>
<li>因变量在所有实验单元内方差齐性，否则方差分析结果不可信。</li>
<li>被试样本从总体中随机抽取获得，被试间相互独立。</li>
</ol>
</div>
<div id="多元方差分析的假设前提" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.1.1.2</span> 多元方差分析的假设前提</h4>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>多元正态性。因变量之间的差值变量呈正态分布，大样本不受限制。</li>
<li>被试样本从总体中随机抽取获得，被试间相互独立。</li>
</ol>
</div>
</div>
<div id="重复测量一个因素的三因素混合实验的统计分析思路" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">6.1.2</span> 重复测量一个因素的三因素混合实验的统计分析思路</h3>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>分别检验被试间因素的主效应是否显著，检验被试间因素的交互效应是否显著。若显著，则进行对应两个因素的简单效应检验。</li>
<li>检验被试内因素的主效应是否显著，检验被试内与被试间各个因素之间是否存在交互效应。若显著，则进行对应两个因素的简单效应检验。</li>
<li>检验 ABC 三阶交互效应是否显著。若显著，则进行简单简单效应检验。</li>
</ol>
</div>
<div id="在-spss-中的实现及结果解读案例" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">6.1.3</span> 在 SPSS 中的实现及结果解读案例</h3>
<p>如：材料类型、有无干扰、材料显示时间对记忆能力的影响。<a href="data/3factors-one-repeat.sav">练习数据</a></p>
<div id="初步分析-1" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.1.3.1</span> 初步分析</h4>
<p>先进行初步分析，看看需要进行后续简单效应检验的元素组合。</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>分别定义两个被试间自变量，然后按照被试内变量的水平数定义多个被试内变量，再输入数据。</li>
<li>选择<code>分析</code>下的<code>一般线性模型</code>，再选<code>重复测量</code>方差分析。</li>
<li>定义被试内变量名及其水平数。</li>
<li>根据研究假设，分别确定被试间变量、被试内变量。</li>
<li>在<code>选项</code>对话框中，选择<code>描述性统计</code>、<code>方差齐性检验</code>。</li>
<li>在<code>EM 平均值</code>对话框中，将被试内变量加入到<code>显示平均值</code>中，勾选<code>对比主效应</code>，选择<code>LSD(none)</code>法对被试内因素进行多重比较。</li>
<li>执行分析程序。</li>
</ol>
<p>输出的结果中：</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>描述性统计结果，可以看出各种水平结合的处理下，被试的平均值及其标准差。</li>
<li>博克斯多元方差齐性检验结果，如果 p 值大于 0.05，则方差齐性，满足进行后续分析的条件，如果不满足，则可以通过加大样本数（每个单元格中的被试数量大于 15）的方式，进行后续分析。当实验单元内的数据大于 15 时，则不需要考虑方差是否齐性。</li>
<li>莫奇来球形度检验表与主体内效应检验表结合在一起看，如果满足球形假设（p&gt;0.05)，则看主体内效应检验表中的标准一元方差分析数据（第一行），否则看第二行。主体内效应检验表的数据与多元方差分析结果相同。</li>
<li>莱文方差齐性检验的结果，决定使用何种事后检验的方法。</li>
<li>被试间效应检验表中，可以看出两个被试间变量的主效应、交互效应是否显著。</li>
<li>被试内因素的多重比较结果中，可以看出不同水平在什么情况下具有统计显著性差异。</li>
</ol>
</div>
<div id="简单效应检验" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.1.3.2</span> 简单效应检验</h4>
<p>根据初步分析的结果，对存在的两阶简单效应进行检验，明确存在显著性差异的水平结合。</p>
<p>作图以便直观显示简单效应，然后运行如下命令：</p>
<pre class="spss"><code>GLM b1 b2 b3 BY a c 
  /WSFACTOR=b 3 Polynomial 
  /METHOD=SSTYPE(3) 
  /PLOT = PROFILE(b*a)
  /EMMEANS=TABLES(b) COMPARE ADJ(LSD)
  /EMMEANS = TABLES(b*a) COMPARE(a) ADJ(SIDAK) 
  /PRINT=DESCRIPTIVE HOMOGENEITY 
  /CRITERIA=ALPHA(.05) 
  /WSDESIGN=b 
  /DESIGN=a c a*c.</code></pre>
</div>
<div id="简单简单效应检验" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.1.3.3</span> 简单简单效应检验</h4>
<p>同之前的简单简单效应检验分析方法。不再赘述。</p>
</div>
</div>
</div>
<div id="重复测量两个因素的三因素混合实验" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">6.2</span> 重复测量两个因素的三因素混合实验</h2>
<p>这种实验设计中，有三个自变量，两个是被试内变量，一个是被试间变量。重复测量的是被试内变量 B（假设水平数为 q），C（假设水平数为 r）。根据被试间变量 A（假设水平数为 p）随机分配到p个实验组，每个被试接受<span class="math inline">\(q \times r\)</span>次测量。</p>
<div id="重复测量两个因素的三因素混合实验的前提条件" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">6.2.1</span> 重复测量两个因素的三因素混合实验的前提条件</h3>
<p>如果被试内变量只有 2 个水平，则只进行标准的一元方差分析，否则进行多元方差分析。</p>
<div id="一元方差分析的假设前提-1" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.2.1.1</span> 一元方差分析的假设前提</h4>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>因变量在每个实验单元内部都为正态分布，否则要求每个单元格 15 人以上才可以提高方差分析结果的可信度。</li>
<li>因变量在所有实验单元内方差齐性，否则方差分析结果不可信。</li>
<li>被试样本从总体中随机抽取获得，被试间相互独立。</li>
</ol>
</div>
<div id="多元方差分析的假设前提-1" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.2.1.2</span> 多元方差分析的假设前提</h4>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>多元正态性。因变量之间的差值变量呈正态分布，大样本不受限制。</li>
<li>被试样本从总体中随机抽取获得，被试间相互独立。</li>
</ol>
</div>
</div>
<div id="重复测量两个因素的三因素混合实验的统计分析思路" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">6.2.2</span> 重复测量两个因素的三因素混合实验的统计分析思路</h3>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>检验被试间变量的主效应是否显著。</li>
<li>检验被试内变量的主效应、二阶交互效应是否显著。</li>
<li>检验三变量的三阶交互效应是否显著。</li>
<li>如二阶、三阶交互效应显著，则进行简单效应检验、简单简单效应检验。</li>
</ol>
</div>
<div id="在-spss-中的实现及结果解读案例-1" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">6.2.3</span> 在 SPSS 中的实现及结果解读案例</h3>
<p>如：材料类型、有无干扰、材料显示时间对记忆能力的影响。<a href="data/3factors-two-repeat.sav">练习数据</a></p>
<div id="初步分析-2" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.2.3.1</span> 初步分析</h4>
<p>先进行初步分析，看看需要进行后续简单效应检验的元素组合。</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>先定义一个被试间自变量，然后按照两个被试内变量的水平数定义多个被试内水平结合的变量，再输入数据。</li>
<li>选择<code>分析</code>下的<code>一般线性模型</code>，再选<code>重复测量</code>方差分析。</li>
<li>定义被试内变量名及其水平数。</li>
<li>根据研究假设，分别确定被试间变量、被试内变量。</li>
<li>在<code>选项</code>对话框中，选择<code>描述性统计</code>、<code>方差齐性检验</code>。</li>
<li>在<code>EM 平均值</code>对话框中，将水平数大于2的被试内变量加入到<code>显示平均值</code>中，勾选<code>对比主效应</code>，选择<code>LSD(none)</code>法对被试内因素进行多重比较。</li>
<li>执行分析程序。</li>
</ol>
<p>输出的结果中：</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>描述性统计结果，可以看出各种水平结合的处理下，被试的平均值及其标准差。</li>
<li>博克斯多元方差齐性检验结果，如果 p 值大于 0.05，则方差齐性，满足进行后续分析的条件，如果不满足，则可以通过加大样本数（每个单元格中的被试数量大于 15）的方式，进行后续分析。当实验单元内的数据大于 15 时，则不需要考虑方差是否齐性。</li>
<li>莫奇来球形度检验表与主体内效应检验表结合在一起看，如果满足球形假设（p&gt;0.05)，则看主体内效应检验表中的标准一元方差分析数据（第一行），否则看第二行。主体内效应检验表的数据与多元方差分析结果相同。</li>
<li>莱文方差齐性检验的结果，决定使用何种事后检验的方法。</li>
<li>被试间效应检验表中，可以看出被试间变量的主效应是否显著。</li>
<li>被试内因素的多重比较结果中，可以看出不同水平在什么情况下具有统计显著性差异。</li>
</ol>
</div>
<div id="简单效应检验-1" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.2.3.2</span> 简单效应检验</h4>
<p>根据初步分析的结果，对存在的两阶简单效应进行检验，明确存在显著性差异的水平结合。</p>
<p>作图以便直观显示简单效应，然后运行命令，命令的内容可参考之前的重复测量实验设计对应内容。</p>
</div>
<div id="简单简单效应检验-1" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.2.3.3</span> 简单简单效应检验</h4>
<p>同之前的简单简单效应检验分析方法。不再赘述。</p>
</div>
</div>
</div>
<div id="三因素重复测量的实验设计" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">6.3</span> 三因素重复测量的实验设计</h2>
<p>这种实验设计中，有三个自变量，均为被试内变量。重复测量的是被试内变量A（假设水平数为 p）、 B（假设水平数为 q），C（假设水平数为 r）。只有1个实验组，组内的每个被试接受<span class="math inline">\(p \times q \times r\)</span>个实验处理水平的结合。</p>
<div id="三因素重复测量的前提条件" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">6.3.1</span> 三因素重复测量的前提条件</h3>
<p>如果被试内变量只有 2 个水平，则只进行标准的一元方差分析，否则进行多元方差分析。</p>
<div id="一元方差分析的假设前提-2" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.3.1.1</span> 一元方差分析的假设前提</h4>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>因变量在每个实验单元内部都为正态分布，否则要求每个单元格 15 人以上才可以提高方差分析结果的可信度。</li>
<li>因变量在所有实验单元内方差齐性，否则方差分析结果不可信。</li>
<li>被试样本从总体中随机抽取获得，被试间相互独立。</li>
</ol>
</div>
<div id="多元方差分析的假设前提-2" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.3.1.2</span> 多元方差分析的假设前提</h4>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>多元正态性。因变量之间的差值变量呈正态分布，大样本不受限制。</li>
<li>被试样本从总体中随机抽取获得，被试间相互独立。</li>
</ol>
</div>
</div>
<div id="三因素重复测量实验的统计分析思路" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">6.3.2</span> 三因素重复测量实验的统计分析思路</h3>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>检验被试内变量的主效应、二阶交互效应是否显著。</li>
<li>检验三变量的三阶交互效应是否显著。</li>
<li>如二阶、三阶交互效应显著，则进行简单效应检验、简单简单效应检验。</li>
</ol>
</div>
<div id="在-spss-中的实现及结果解读案例-2" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">6.3.3</span> 在 SPSS 中的实现及结果解读案例</h3>
<p>如：材料类型、有无干扰、材料显示时间对记忆能力的影响。<a href="data/3factors-3repeat.sav">练习数据</a></p>
<div id="初步分析-3" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.3.3.1</span> 初步分析</h4>
<p>先进行初步分析，看看需要进行后续简单效应检验的元素组合。</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>按照三个被试内变量的水平数定义多个被试内水平结合的变量，再输入数据。</li>
<li>选择<code>分析</code>下的<code>一般线性模型</code>，再选<code>重复测量</code>方差分析。</li>
<li>定义被试内变量名及其水平数。</li>
<li>根据研究假设，分别确定被试间变量、被试内变量。</li>
<li>在<code>选项</code>对话框中，选择<code>描述性统计</code>、<code>方差齐性检验</code>。</li>
<li>在<code>EM 平均值</code>对话框中，将水平数大于2的被试内变量加入到<code>显示平均值</code>中，勾选<code>对比主效应</code>，选择<code>LSD(none)</code>法对被试内因素进行多重比较。</li>
<li>执行分析程序。</li>
</ol>
<p>输出的结果中：</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>描述性统计结果，可以看出各种水平结合的处理下，被试的平均值及其标准差。</li>
<li>博克斯多元方差齐性检验结果，如果 p 值大于 0.05，则方差齐性，满足进行后续分析的条件，如果不满足，则可以通过加大样本数（每个单元格中的被试数量大于 15）的方式，进行后续分析。当实验单元内的数据大于 15 时，则不需要考虑方差是否齐性。</li>
<li>莫奇来球形度检验表与主体内效应检验表结合在一起看，如果满足球形假设（p&gt;0.05)，则看主体内效应检验表中的标准一元方差分析数据（第一行），否则看第二行。主体内效应检验表的数据与多元方差分析结果相同。</li>
<li>莱文方差齐性检验的结果，决定使用何种事后检验的方法。</li>
<li>被试间效应检验表中，可以看出被试间变量的主效应是否显著。</li>
<li>被试内因素的多重比较结果中，可以看出不同水平在什么情况下具有统计显著性差异。</li>
</ol>
</div>
<div id="简单效应检验-2" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.3.3.2</span> 简单效应检验</h4>
<p>根据初步分析的结果，对存在的两阶简单效应进行检验，明确存在显著性差异的水平结合。</p>
<p>作图以便直观显示简单效应，然后运行命令，命令的内容可参考之前的重复测量实验设计对应内容。</p>
</div>
<div id="简单简单效应检验-2" class="section level4">
<h4><span class="header-section-number">6.3.3.3</span> 简单简单效应检验</h4>
<p>同之前的简单简单效应检验分析方法。不再赘述。</p>

</div>
</div>
</div>
</div>
            </section>

          </div>
        </div>
      </div>
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    script.type = "text/javascript";
    var src = "true";
    if (src === "" || src === "true") src = "https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML";
    if (location.protocol !== "file:")
      if (/^https?:/.test(src))
        src = src.replace(/^https?:/, '');
    script.src = src;
    document.getElementsByTagName("head")[0].appendChild(script);
  })();
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</html>
